SAS Enterprise Guide 保健・看護統計編

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著者: SAS Institute Japan 監修、高柳良太著

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SAS社のソフトウェアであるSAS Enterprise Guideを解説したシリーズ、保健・看護統計編登場!!

　本書はSAS が開発・販売しているSAS Baseに含まれているEG（Enterprise Guide）の操作解説書のシリーズで統計学における基礎事項から応用までを扱います。
　保健・看護分野でよく利用されている統計解析手法の方法や結果の見方について説明します。EGは、メニュー画面から分析名をクリックし、変数や出力を指定するだけで統計解析ができます。保健・看護に関する分析も、各種そろっています。本書では、各手法についてEGの操作方法だけでなく、必要となるデータ整理方法や出力の意味なども解説していきます。
　分析で使用するデータの種類と、保健・看護の分野でよく使われる統計解析手法について説明します。

このような方におすすめ

SASの企業ユーザーの社内研鑽用として SAS のユーザー・導入検討者

初級

書籍詳細
目次
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書籍詳細

定価: 4,180円（本体3,800円＋税）
頁: 272頁
発売日: 2016/10/21
ISBN: 978-4-274-21948-1
判型: A5
発行元: オーム社

書籍カテゴリ: 自然科学・科学一般

数学

統計学（SAS）

第1章　データ解析の基本
第2章　クロス集計と検定
第3章　量的データの検定
第4章　相関分析と回帰分析
第5章　主成分分析と因子分析
第6章　判別分析とロジスティック回帰分析
第7章　生存時間分析
第8章　リスク比とオッズ比
参考文献
索引

詳細目次

第1章　データ解析の基本
1.1 データの種類
1.1.1 質的データ　名義尺度
COLUMN 全国地方公共団体コード
1.1.2 質的データ　順序尺度
1.1.3 量的データ
COLUMN 4 つの尺度
1.1.4 連続量・離散量
1.1.5 EG でのデータの設定
1.2 解析手法の種類
1.2.1 データの特徴を説明する　度数分析・基本統計量・グラフなど
1.2.2 データ間の差を表す　検定
1.2.3 たくさんあるデータをまとめて説明する　因子分析・主成分分析など
1.2.4 データの関係を表す・あるデータを別のデータで説明する　相関・回帰
1.3 度数分析
1.3.1 度数分布表
1.3.2 一元度数表の棒グラフ
1.4　基本統計量
1.4.1 基本統計量
COLUMN そのほかの統計値
1.4.2 ヒストグラムと箱ひげ図
1.5　ヒストグラムとデータの分布
1.5.1 データの分布について
1.5.2 EG によるヒストグラムとデータの分布の実際
1.6　グラフ
1.6.1 棒グラフ
1.6.2 散布図
第2章　クロス集計と検定
2.1　クロス集計表
2.1.1 クロス集計表（分割表）の考え方
2.1.2 基本的なクロス集計表の出力内容
COLUMN 列と行　表頭と表側
2.1.3 EG で作成するクロス集計表
2.2　χ 2 乗検定
2.2.1 検定とは
2.2.2 EG で行う分割表分析とχ 2 乗検定
COLUMN 行列の方向とχ 2 乗検定の解釈について
2.3　対応のある検定
2.3.1 McNemar の検定（対応のあるχ 2 乗検定）の考え方
2.3.2 EG で行うMcNemar の検定と出力
2.4　順序尺度の検定
2.4.1 順序尺度の検定の考え方
2.4.2 順序尺度の検定と出力
第3章　量的データの検定
3.1　2 群の平均値の差の検定
3.1.1 t 検定とは
COLUMN 群別の基本統計量
3.1.2 EG で行うt 検定
COLUMN 標本抽出と母集団と推定値
3.2　対応のあるデータの差の検定
3.2.1 対応のあるt 検定とは
COLUMN 影響を及ぼす原因と研究計画
3.2.2 EG で行う対応のあるt 検定
3.3　分散分析と多重比較
3.3.1 分散分析とは
COLUMN 第1種の過誤と第2種の過誤　その考え方と問題点
3.3.2 分散分析と多重比較について
3.3.3 EG で行う分散分析と多重比較
COLUMN 分散分析と多重比較の関係
3.4　ノンパラメトリック検定
3.4.1 ノンパラメトリック検定とは
3.4.2 正規性の検定
3.4.3 EG で行うノンパラメトリック検定
第4章　相関分析と回帰分析
4.1　相関分析
4.1.1 相関係数とは
4.1.2 EG で行う相関分析
COLUMN 相関係数の検定と相関係数
4.2　偏相関係数
4.2.1 偏相関係数とは
4.2.2 EG で求める偏相関係数
4.3　順位相関係数
4.3.1 順位相関係数とは
4.3.2 EG で求める順位相関係数
4.4　線形回帰分析
4.4.1 線形回帰分析とは
4.4.2 説明変数の選択と変数選択モデル
4.4.3 EG で行う線形回帰分析
COLUMN 多重共線性
第5章　主成分分析と因子分析
5.1　主成分分析
5.1.1 主成分分析とは
5.1.2 EG で行う主成分分析
5.2　因子分析
5.2.1 主成分分析と因子分析の違い
5.2.2 探索的因子分析について
5.2.3 因子抽出法
COLUMN 因子分析の方法について
5.2.4 因子軸の回転
COLUMN 直行回転と斜交回転
5.2.5 EG で行う因子分析
第6章　判別分析とロジスティック回帰分析
6.1　判別分析
6.1.1 判別分析とは
6.1.2 EG で行う判別分析の実際
COLUMN 判別分析と数量化II類
6.2　ロジスティック回帰分析
6.2.1 ロジスティック回帰分析とは
6.2.2 判別分析とロジスティック回帰分析の違い
6.2.3 EG で行うロジスティック回帰分析
COLUMN 名義尺度の場合
第7章　生存時間分析
7.1　生存時間分析とは
7.2　Kaplan-Meier法とログランク検定
7.2.1 累積生存率とKaplan-Meier法
COLUMN 毎年1 割減ると6 年後の在籍率はどれくらい？
7.2.2 生存率の比較方法
7.2.3 EG で行うKaplan-Meier法とログランク検定
7.3　比例ハザードモデル
7.3.1 ハザード比とは
7.3.2 EG で行うCox の比例ハザードモデル
COLUMN アルコールの量
第8章　リスク比とオッズ比
8.1　リスク比
8.1.1 リスクとリスク比
8.1.2 EG で行うリスクの算出
8.2　オッズ比
8.2.1 オッズ比とは
8.2.2 EG で行うオッズ比の算出
COLUMN コホート研究と症例対照研究
参考文献
索引